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App Inventor 2 LLMAI2Ext 自研拓展：接入DeepSeek、Kimi、通义千问...等国...
...阿里通义千问
属性
事件
方法
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DeepSeek
Kimi
阿里通义千问
中文网开发国内大模型拓展的初衷
App Inventor 2 原生的ChatGPT组件由于是国外的，使用起来不太便捷，且各种...
App Inventor 2 AsciiConversion 拓展，ASCII编码与解码，Ascii码转换 · App Inventor 2 中文网
...
AsciiConversion 拓展
AsciiCode: 给出字符，返回它相应的 Ascii码。
GiveCharacter: 给出 Ascii码，返回它相应的字符。
Conversion: 给出 Ascii码列表，转换后返回相应的文本。
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AsciiConversion 拓展
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VS2005混合编译ARM汇编代码 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...个问题原因是：
汇编源文件再编译以后，函数名称以及变量名称没有做任何的更改，而C++源码在经过C++编译器编译以后，函数名称和变量名称都已经有过变化（可查看编译后的object文件），所以连接的时候会报错。
解决的...
Java 反射最佳实践 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
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反射构建出无法直接访问的类
set或get到无法访问的类变量
调用不可访问的方法
三、解决方案
3.1 一行代码写反射
作为一个Android程序员，索性就拿TextView这个类开刀吧。首先定义一个类变量：
TextView mTv;
通过反射得到...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
...多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。
BP算法存在的问题：
（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；
（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
...多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。
BP算法存在的问题：
（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；
（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
...多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。
BP算法存在的问题：
（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；
（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
...多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。
BP算法存在的问题：
（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；
（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
...多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。
BP算法存在的问题：
（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；
（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
...多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。
BP算法存在的问题：
（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；
（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区...